一种基于深度学习的程序源代码自动化漏洞修复方法

本发明公开了一种基于深度学习的程序源代码自动化漏洞修复方法，旨在提升修复准确性与效率，尤其适用于大规模复杂软件系统。方法包含预处理、训练及预测与修补三个关键阶段。在预处理阶段，提取代码定义‑使用链并优化代码语义理解。训练阶段采用Transformer‑XL模型，先在通用bug修复数据集上预训练，再在漏洞修复数据集上微调，确保模型处理长代码序列并保持上下文连续性。在预测与修补阶段，利用Transformer‑XL分析代码并生成潜在修复方案，结合语法检查和静态分析以确保补丁质量。本发明提供了适应多种软件环境的自动化漏洞修复方案，增强了模型对复杂代码结构的理解，提升了实际应用中的可靠性与实用性。